matlab 余弦距离

余弦距离是一种衡量向量之间相似度的方法，也被称为余弦相似度。在 MATLAB 中，可以使用 `pdist` 函数来计算余弦距离。

以下是使用 MATLAB 计算余弦距离的示例代码：

% 定义两个向量
vec1 = [1 2 3];
vec2 = [4 5 6];

% 将向量转换为单位向量
vec1 = vec1 / norm(vec1);
vec2 = vec2 / norm(vec2);

% 计算余弦距离
cosine_distance = 1 - dot(vec1, vec2);

% 显示结果
disp("余弦距离: " + cosine_distance);

在示例代码中，首先将两个向量转换为单位向量（即长度为1的向量），然后计算它们的内积，并将结果减去1来得到余弦距离。最后，使用 `disp` 函数显示计算得到的余弦距离。

请注意，上述代码只适用于计算两个向量之间的余弦距离，如果你需要计算矩阵中多个向量之间的余弦距离，可以使用 `pdist` 函数。

相关问题

matlab求余弦相似度的余弦距离

余弦相似度和余弦距离都是衡量两个向量之间相似度的方法，它们的计算方法如下：

余弦相似度：
cosine_similarity = dot(a, b) / (norm(a) * norm(b))

其中，dot(a, b) 表示向量 a 和向量 b 的点积，norm(a) 和 norm(b) 分别表示向量 a 和向量 b 的范数。

余弦距离：
cosine_distance = 1 - cosine_similarity

其中，cosine_similarity 表示两个向量之间的余弦相似度。

在 MATLAB 中，可以使用以下代码计算两个向量之间的余弦相似度和余弦距离：

% 计算余弦相似度和余弦距离
a = [1 2 3];
b = [4 5 6];
cosine_similarity = dot(a, b) / (norm(a) * norm(b));
cosine_distance = 1 - cosine_similarity;

disp(['余弦相似度：' num2str(cosine_similarity)]);
disp(['余弦距离：' num2str(cosine_distance)]);

其中，向量 a 和向量 b 可以根据实际情况进行修改。

matlab余弦相似度

在Matlab中计算余弦相似度可以使用内置函数`pdist`和`squareform`。

假设有两个向量a和b，可以通过以下步骤计算它们的余弦相似度：

1.将a和b按照列向量排列，构成一个矩阵A=[a,b]。

2.使用`pdist`函数计算A的余弦距离，代码如下：

d = pdist(A,'cosine');

3.使用`squareform`函数将余弦距离转换成余弦相似度，代码如下：

s = 1 - squareform(d);

最终得到的s即为a和b的余弦相似度。